GLM 4.6 출시 후 즈푸AI 해외 유료 이용자 10배 급증…코딩 도구 글로벌 확산

중국 코딩 모델의 도약

Z.ai 브랜드를 운영하는 베이징 소재 스타트업 즈푸AI는 지난 두 달 동안 중국 외 지역에서 자사 서비스의 유료 이용이 10배 늘었다고 밝혔다. 현재 해외 유료 API 고객은 월간 약 10만 명이며, 무료 챗봇 이용자는 약 300만 명이다. 이러한 성장세는 코딩, 추론, 에이전트 워크플로를 겨냥한 모델 GLM 4.6을 9월 말 출시한 뒤 나타났다. 합리적인 가격과 간편한 연동 방식, 실제 프로그래밍 작업에서의 실용적인 성능에 힘입어 출시 직후 많은 개발자의 일상 도구로 자리 잡았다.

즈푸AI의 글로벌 사업을 이끄는 리쯔쉬안은 이러한 급증세가 시장의 흐름과 회사의 향후 투자 방향을 보여준다고 설명했다. 해외 수요가 이제 중국 내 도입보다 빠르게 늘고 있으며, 회사는 특정 지역을 우선시하기보다 여러 지역에서 사업을 계속 키워 나갈 계획이라고 말했다.

리쯔쉬안은 이러한 변화를 설명한 뒤 회사의 전략을 간단히 정리했다.

“해외 성장이 국내 성장을 앞지르고 있기 때문에 모든 시장에서 성장하고자 합니다.” 즈푸AI 글로벌 사업 책임자 리쯔쉬안의 말이다.

GLM 4.6은 코딩에 강력한 오픈 모델로 소개됐다. 많은 프로그래머가 이미 사용하는 개발 도구에 빠르게 통합됐다. 앤스로픽이 지원하는 클로드 코드가 GLM 4.6 이용 기능을 추가했고, 클라인, 루 코드, 킬로 코드 등 다른 코딩 에이전트도 뒤를 이었다. 킬로 코드는 GLM 4.6이 플랫폼 역사상 가장 빠른 도입을 이끌었다고 밝혔다. 미국 선도 시스템과 비교해 저렴하면서도 “충분히 쓸 만한” 선택지였던 덕분에 12일 만에 토큰 사용량이 94배 늘었다는 설명이다. 실용적인 성능과 가격 경쟁력이 결합되면서 중국 밖의 개인 개발자와 소규모 팀 사이에서 즈푸AI가 입지를 넓혔다.

개발자를 끌어들이는 GLM 4.6의 특징

GLM 4.6은 컨텍스트 창을 20만 토큰으로 확장해 대규모 코드베이스나 긴 기술 문서처럼 더 많은 자료를 한 번에 읽고 처리할 수 있다. 코딩 품질과 추론, 도구 사용 능력도 개선됐다. 에이전트, 추론, 코드 관련 자체 평가에서 GLM 4.6은 GLM 4.5보다 뚜렷한 향상을 보였다. 에이전트 프레임워크와 더 원활하게 통합되고 추론 중 도구 호출을 처리하며, 이전 버전보다 완성도 높은 프런트엔드 페이지를 생성한다.

내부 및 공개 테스트에서 GLM 4.6은 널리 쓰이는 여러 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. CC Bench 에이전트 과제의 일대일 비교에서 클로드 소네트 4와 거의 대등한 48.6%의 승률을 기록했으며, 같은 작업을 마치는 데 GLM 4.5보다 토큰을 적게 사용했다. 즈푸AI도 일부 코딩 벤치마크에서는 GLM 4.6이 여전히 클로드 소네트 4.5에 뒤처진다고 인정한다. 이러한 균형은 개발자들의 평가와도 맞닿아 있다. 개발자들은 어떤 순위표에서든 단 하나의 최고 모델인지보다 일상 업무에 충분히 믿고 쓸 수 있는지를 주로 따진다.

개발자는 Z.ai API, 오픈라우터 같은 라우팅 허브를 통해 GLM 4.6을 이용하거나, 공개 가중치를 내려받아 로컬에서 실행할 수 있다. 즈푸AI는 허깅페이스와 모델스코프 등 플랫폼에 모델 가중치를 공개했고, vLLM과 SGLang을 비롯한 일반적인 추론 스택을 지원한다. 배포 방식을 직접 통제하려는 엔지니어링 팀에 매력적인 요소다. 회사의 기술 블로그에는 변경 사항과 코딩 및 도구 지원 작업에 권장되는 설정이 더 자세히 소개돼 있다. 자세한 기술 정보는 공식 채널에 게시된 GLM 4.6 모델 페이지와 문서에서 확인할 수 있으며, 블로그는 z.ai에서 볼 수 있다.

가격 전략과 ‘충분히 쓸 만하다’는 판단

GLM 4.6이 입지를 넓히는 핵심 이유는 비용이다. 즈푸AI는 자사 코딩 요금제가 클로드 수준의 성능을 훨씬 낮은 가격에 제공한다고 홍보한다. 미국의 대표 서비스에서 비슷한 요금제를 이용할 때보다 비용은 약 7분의 1이고 구독자의 사용 한도는 더 크다는 설명이다. 실제 가치는 사용량과 지역에 따라 달라지지만 메시지는 분명하다. 많은 개발자는 빠듯한 예산에 맞는 믿을 만한 도우미를 원하며, 잘 알려지지 않은 벤치마크에서 조금 더 높은 점수를 얻기보다 코드를 배포하는 일을 우선한다.

프리랜서 프로그래머와 학생, 스타트업에는 저렴하면서도 “충분히 쓸 만한” 도구가 AI를 일상적인 보조 도구로 도입할지, 체험 기간 뒤 사용을 접을지를 가르는 요소가 될 수 있다. GLM 4.6은 디버깅, 백엔드 함수 작성, 연동 작업, 프런트엔드 구성 요소 스타일링처럼 많은 코더가 매일 마주하는 기본 업무에서 강점을 보여 왔다. 개발자 커뮤니티의 평가는 대체로 비용 효율성을 강조한다. 가끔 수정이 필요하더라도 속도와 가격을 고려하면 반복적인 작업에 실용적인 선택이라는 것이다.

즈푸AI는 이 모델이 이전 버전보다 적은 토큰으로 작업을 끝낸다는 점도 강조한다. 토큰 단위로 요금을 내는 사용자에게는 같은 작업의 토큰 비용이 줄어들어 총비용을 낮출 수 있다는 점에서 중요하다. 회사는 이러한 효율성 주장과 함께 간단한 업그레이드 경로도 제공한다. 코딩 요금제 구독자는 자동으로 GLM 4.6으로 전환되며, 앱 설정에서는 새 모델 이름을 선택하기만 하면 된다.

글로벌 도구에 통합되며 불거진 모델 출처 논쟁

GLM 4.6이 빠르게 확산된 이유 중 하나는 개발자들이 이미 신뢰하는 도구에 연결되기 때문이다. 클로드 코드, 클라인, 루 코드, 킬로 코드가 모두 이를 지원한다. 덕분에 프로그래머는 같은 코딩 에이전트 안에서 제공업체를 바꾸고, 특정 문제의 결과를 비교한 뒤 속도와 품질, 비용의 균형이 가장 적절한 모델을 고를 수 있다. 이러한 간편한 연동은 도구 사용과 웹 검색, 저장소 작업으로 여러 단계의 과제를 처리하는 에이전트형 코딩 보조 도구의 성장세와 맞물려 즈푸AI의 확산을 뒷받침했다.

이러한 성장세는 최근 등장한 미국 코딩 도구의 출처를 둘러싼 새로운 논쟁도 불러왔다. 최근 몇 주 사이 공개된 두 서비스, 즉 코그니션AI의 새 모델 SWE 1.5와 커서의 컴포저 도구는 두 시스템 모두 중국 모델의 작동 특성을 보인다고 지적한 이용자들의 주목을 받았다. 한 도구는 중국어로 추론 기록을 생성했고, 다른 도구는 모델명을 밝히지 않은 채 선도적인 오픈 모델을 기반으로 제작했다고 인정했다.

즈푸AI는 이 문제에 대해 공개 입장을 밝혔다. 회사는 성명을 통해 해당 도구 중 하나가 자사의 최신 모델을 기반으로 사용했다고 본다고 말했다.

“SWE 1.5가 최신 모델인 GLM 4.6을 기반 모델로 사용했다고 봅니다.” 즈푸AI는 모델 출처에 관한 질문에 답하며 이같이 밝혔다.

이 논의는 법보다 업계 관행에 관한 문제에 가깝다. 오픈 라이선스는 출처 표시 없이 재사용하는 경우를 포함해 상업적 재사용을 허용한다. 이 때문에 가중치를 공개한 세계적 수준의 시스템이 후속 제품 다수의 기반 모델로 쓰이곤 한다. 일부 전문가는 상용 도구의 고유한 가치는 기반 모델 위에 더해지는 미세조정, 데이터 파이프라인, 시스템 엔지니어링에서 나올 수 있다고 강조한다.

오픈 모델을 연구하는 트리어대의 연구자 플로리안 브란트는 이러한 관점을 다음과 같이 요약했다.

“미세조정이 바로 양념입니다.” 플로리안 브란트는 기반 모델을 완성도 높은 제품으로 만드는 맞춤형 학습과 엔지니어링을 가리켜 이렇게 말했다.

해외 시장 집중과 중국 내 제약

해외에서의 급증세는 수요가 끌어당기는 힘과 중국 내 여건이 밀어내는 힘을 모두 반영한다. 저렴한 코딩 AI에 대한 해외 수요가 강한 가운데, 즈푸AI는 간편하게 연동할 수 있고 실행 비용도 낮은 모델로 이에 대응하고 있다. 중국 내에서는 공공 부문 사업 추진이 더디고 경쟁이 심해졌다. 경영진은 해외 성장이 이제 국내 사업 확대보다 빠르다고 밝혔으며, 이에 따라 개발자들이 이미 AI 도구에 비용을 지불하고 있는 시장에 투자하고 있다.

투자자들도 주목하고 있다. 회사 가치는 약 400억 위안으로 평가되며, 2026년을 목표로 상장을 준비 중이다. 즈푸AI는 2019년 칭화대에서 분사해 설립됐으며 중국에서 가장 주목받는 AI 기업 중 하나로 성장했다. 아직 미국 플랫폼에 맞설 대중 소비자용 구독 사업을 추진하지는 않지만, 보다 예측 가능한 매출을 확보하기 위해 기업 계약과 개발자 중심 코딩 구독에 집중하고 있다.

지정학적 상황도 구매 결정에 영향을 미친다. 즈푸AI는 데이터의 현지 저장이 가능하거나 회사가 데이터 보존을 하지 않겠다고 약속할 경우 제3국 고객들이 자사 서비스를 편하게 이용한다고 밝혔다. 현지 저장과 엄격한 데이터 보존 정책을 결합하는 방식은 국경을 넘는 AI 서비스에서 개인정보 보호 우려에 대응하는 일반적인 방법으로 자리 잡고 있다.

벤치마크를 넘어선 GLM 4.6의 성능

벤치마크는 성능을 가늠하는 데 도움이 되지만, 개발자들이 중요하게 여기는 것은 모델이 실제 작업을 마칠 수 있는지 여부다. 즈푸AI는 CC Bench 평가를 확장해 프런트엔드 개발, 도구 제작, 데이터 분석, 테스트, 알고리즘 문제 등 더 까다로운 다단계 작업을 포함했다. 이 시험에서는 인간 평가자가 격리된 환경에서 모델과 함께 작업하며 실제와 유사한 다중 대화 워크플로를 얼마나 잘 처리하는지 점수를 매겼다. GLM 4.6은 GLM 4.5보다 개선됐고, 해당 에이전트 과제에서 클로드 소네트 4와 거의 대등한 성능을 보였다. 작업을 완료하는 데 사용한 토큰도 GLM 4.5보다 약 15% 적어 실질적인 효율성이 향상됐음을 보여준다.

개발자들은 GLM 4.6이 여러 파일로 구성된 저장소를 더 잘 다루고 기능을 만들 때 더 긴 작업 순서를 계획할 수 있다고 말한다. 한 번에 더 많은 파일을 읽을 수 있어 대규모 프로젝트에서 맥락을 잘못 파악하는 경우도 줄었다. 프런트엔드 구성 요소를 더 깔끔하게 만들고 수정이 적게 필요한 페이지 전체를 생성하기도 하지만, 복잡한 스타일링과 예외 상황은 여전히 사람의 검토가 도움이 된다. 이런 개선은 소프트웨어 팀의 일상적인 업무 흐름에서 의미가 크다.

컨텍스트 창과 토큰의 의미

토큰은 모델이 텍스트를 읽고 쓰는 데 사용하는 작은 단위다. 단어의 일부라고 생각하면 된다. API 가격은 모델이 소비하는 토큰 수에 따라 달라지는 경우가 많다. 그래서 효율성이 중요하다. 모델이 더 적은 토큰으로 작업을 끝내면 비용이 내려가고 상호작용도 대체로 빨라진다.

컨텍스트 창은 모델이 한 번에 고려할 수 있는 텍스트의 양이다. 컨텍스트 창이 클수록 모델은 작업을 시작하기 전에 더 많은 파일과 지침을 읽을 수 있다. 20만 토큰의 컨텍스트를 지원하는 GLM 4.6은 긴 함수 호출 흐름과 설정 파일, 테스트 모음을 한 번에 처리할 수 있어 실제에 가까운 프로그래밍 작업에 유용하다. 신중한 프롬프트 작성과 도구 전략이 필요 없어지는 것은 아니지만, 대규모 프로젝트에서 개발자의 작업을 늦추는 반복적인 주고받음을 줄여준다.

위험, 규제, 접근성

중국 AI 기업은 여러 관할권에서 수출 통제와 공급망 제약, 규제 당국의 감시를 받고 있다. 이러한 환경은 학습과 배포 계획에도 영향을 준다. GLM 4.6 같은 오픈 가중치 모델은 고객이 시스템을 구내 서버나 원하는 클라우드 지역 등에서 실행하도록 해 배포 위치와 방식에 대한 통제권을 높여줄 수 있다. 이런 선택지가 있더라도 구매자는 공급자를 고르기 전에 장기 지원과 서비스 수준 약정, 규정 준수 기능을 살펴본다.

데이터 처리는 가장 큰 우려 중 하나다. 즈푸AI는 해외 고객에게 현지 데이터 저장과 데이터 보존을 하지 않는 설정을 제안한다. 고객이 선택한 지역 안에 민감한 코드와 문서를 보관하면서도 품질 높은 코딩 보조 도구를 이용할 수 있도록 하려는 것이다. 많은 팀에 이러한 방식은 성능과 개인정보 보호, 비용 사이의 합리적인 절충안이다.

경쟁이 치열한 코딩 보조 도구 시장

코딩 보조 도구 시장은 성숙한 서비스와 새로운 진입자가 뒤섞이며 경쟁이 치열해졌다. 깃허브 코파일럿이 이 시장을 대중화했다. 오픈AI와 앤스로픽의 모델은 강력한 추론과 컨텍스트 관리 기능을 갖춘 프리미엄 도구를 뒷받침한다. 딥시크와 큐웬 같은 시스템을 앞세운 중국 기업들도 빠르게 발전했고, 여러 지역의 스타트업은 검색과 분석, 코드 수정, 테스트를 한 흐름으로 조율하는 에이전트형 IDE 보조 도구를 개발하고 있다.

이런 시장에서 즈푸AI는 세 가지 차별점을 내세운다. 첫째는 가격이다. GLM 4.6을 저렴한 비용으로 좋은 성능을 내는 실용적인 도구로 자리매김하고 있다. 둘째는 개방성이다. 모델 가중치에 접근할 수 있고 일반적인 추론 프레임워크를 지원해 맞춤화하거나 자체 호스팅하려는 팀에 매력적이다. 셋째는 연동성이다. 인기 코딩 에이전트와 원활하게 연동되고 간편한 API 옵션을 제공해 모델을 시험하고 도입하는 데 드는 노력을 줄인다. 이 요소들이 시장 지배력을 보장하는 것은 아니다. 다만 신뢰성과 통제권, 합리적인 월말 청구액을 중시하는 개발자들을 기반으로 꾸준히 성장할 수 있는 현실적인 경로를 마련한다.

향후 계획에 대한 경영진의 시각

즈푸AI 최고경영자 장펑은 첨단 AI의 발전 속도에 대해 공개적으로 발언해 왔다. 그는 인공 초지능에 관한 논의가 중요한 세부 사항을 흐리는 경향이 있으며, 어떤 전망도 변할 수 있는 목표로 봐야 한다고 주장한다. 고객에게 중요한 것은 모델이 자신들이 중시하는 특정 작업에서 인간보다 뛰어난 성능을 내는지, 그리고 그 향상이 실제 생산성으로 이어지는지다.

최근 신제품 출시 행사에서 장펑은 향후 몇 년을 어떻게 보는지 설명했다.

“2030년까지 인간 지능을 달성하거나 넘어선다는 것은 특정 분야에서는 인간을 앞서면서도 다른 많은 분야에서는 여전히 뒤처지는 상황을 뜻할 수 있습니다.” 즈푸AI 최고경영자 장펑의 말이다.

이러한 실용적인 관점은 회사의 제품 선택에도 반영돼 있다. 즈푸AI는 모든 소비자 구독 시장에서 승리하려고 경쟁하지 않는다. 기업 고객과 개발자 중심 코딩 요금제에 집중하는 한편, 신규 사용자의 유입을 돕는 무료 챗봇 요금제도 제공하고 있다. 단기 목표는 지능의 최종 형태를 정의하는 것이 아니다. 사람들이 기능을 배포하고 버그를 수정하며 비용을 통제하면서 더 빠르게 일하도록 돕는 모델을 제공하는 것이다.

핵심 내용

• 즈푸AI는 두 달 동안 해외 유료 이용자가 10배 늘어 월간 API 고객 약 10만 명에 달했으며, 중국 외 무료 챗봇 이용자는 300만 명이라고 밝혔다.
• 코딩과 추론 모델 GLM 4.6 출시 이후 이용자가 급증했으며, 클로드 코드와 클라인, 루 코드, 킬로 코드 같은 도구에 빠르게 통합됐다.
• 킬로 코드는 GLM 4.6의 낮은 가격을 바탕으로 12일 만에 토큰 사용량이 94배 늘어 자사에서 가장 빠른 도입을 기록했다고 밝혔다.
• GLM 4.6은 컨텍스트 창을 20만 토큰으로 확장하고 도구 사용과 에이전트 성능을 개선했으며, GLM 4.5보다 약 15% 적은 토큰으로 작업을 완료한다.
• CC Bench 에이전트 과제에서 클로드 소네트 4와 거의 대등한 성능을 보이지만, 일부 코딩 테스트에서는 여전히 클로드 소네트 4.5에 뒤진다.
• 로컬 배포용 오픈 가중치를 이용할 수 있으며, vLLM과 SGLang 같은 추론 스택을 지원한다.
• 즈푸AI는 저가 전략을 내세우며, 자사 코딩 요금제가 클로드 수준의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 제공한다고 홍보한다.
• 회사 가치는 약 400억 위안으로 평가되며, 해외 기업 및 개발자 시장의 성장을 추진하는 가운데 2026년 상장을 준비하고 있다.